基于随机森林的妊娠糖尿病患者产后糖代谢异常风险的预测模型

目的 基于一项队列研究构建妊娠糖尿病患者产后血糖异常的风险预测模型,并分析比较两种模型的预测效果。方法 收集207例妊娠糖尿病患者的基本信息,按照7∶3比例将数据集划分为训练集和测试集,分别运用多因素Logistic回归和随机森林算法在训练集构建产后糖代谢异常风险预测模型,并在测试集中进行验证。结果 随机森林模型预测的准确率为0.890,精确度为0.830,召回率为0.800,F1得分为0.810,AUC为0.934;多因素Logistic回归模型预测的准确率为0.870,精确度为0.820,召回率为0.730,F1得分为0.760,AUC为0.908。结论 两种模型均具有良好的预测效能,但随机森林模型对妊娠糖尿病患者产后糖代谢异常风险的预测效果更好。